(57)【要約】【課題】  本発明は、ＰＶＣの吸光度と近い吸光度を有する廃プラスチックを確実にＰＶＣと分別でき、薄い形状や、黒色、グレー色の廃プラスチックであってもＰＶＣを選別できるプラスチックの分別装置及び分別手段を提供することを目的とする。【解決手段】  本発明に係る廃プラスチックの材質選別装置の第１の構成は、照明手段により照明された廃プラスチックに反射した反射光または前記廃プラスチックを透過した透過光を分光する分光手段と、該分光手段で分光された光を撮像する撮像手段と、該撮像手段により撮像された画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記ＰＶＣ以外の廃プラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをＰＶＣとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。【選択図】    図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
照明手段により照明されたプラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光する分光手段と、
該分光手段で分光された光を撮像する第一の撮像手段と、
該第一の撮像手段により撮像された画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記ＰＶＣ以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをＰＶＣとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とするプラスチックの材質選別装置。
【請求項２】
プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を撮像する第二の撮像手段と、
該第二の撮像手段により撮像された画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記ＰＶＣ以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをＰＶＣとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とするプラスチックの材質選別装置。
【請求項３】
前記第一の撮像手段と前記第二の撮像手段を有し、
前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段の一方により撮像された画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記ＰＶＣ以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをＰＶＣとして選別し、
前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段の他方により撮像されたプラスチックの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでＰＶＣを選別することを特徴とするプラスチックの材質選別装置。
【請求項４】
前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像された画像情報から、前記第一の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをＰＶＣとして選別する画像差分処理手段であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のプラスチックの材質選別装置。
【請求項５】
前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、該特徴吸収ピークが前記第一の特徴吸収帯域にあるプラスチックをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記第二の特徴吸収帯域に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、ＰＶＣを選別するピークサーチ処理手段であることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のプラスチックの材質選別装置。
【請求項６】
前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像されたプラスチックの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでＰＶＣを選別することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のプラスチックの材質選別装置。
【請求項７】
照明手段により照明されたプラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光の内、所定の波長の光だけを通すフィルターと、
該フィルターを透過した光の画像情報を撮像する第三の撮像手段と、
該第三の撮像手段により撮像された波長ごとの画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記ＰＶＣ以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをＰＶＣとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とするプラスチックの材質選別装置。
【請求項８】
プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、撮像された画像情報から、前記第一の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをＰＶＣ候補とし、
該ＰＶＣ候補の内、前記第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをＰＶＣとして選別することを特徴とするプラスチックの材質選別方法。
【請求項９】
プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、該特徴吸収ピークが前記第一の特徴吸収帯域にあるプラスチックをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記第二の特徴吸収帯域に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、ＰＶＣを選別することを特徴とするプラスチックの材質選別方法。
【請求項１０】
プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、
該画像情報の色、形状、又はこれらの組み合わせでＰＶＣを選別することを特徴とする請求項８又は請求項９に記載のプラスチックの材質選別手段。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、様々な材質のプラスチックからＰＶＣを選別するプラスチックの分別装置及びプラスチックの分別方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、プラスチックの分別方法として、廃プラスチックの中から打撃式方法によりボトル状の廃プラスチックを遠くへ飛ばすことにより機械的にボトル状の廃プラスチックを取り出す工程と、ＩｎＧａＡｓの受光素子を用いてボトル状の廃プラスチックの中からＰＥＴは1129ｎｍ，ＰＶＣ（ポリ塩化ビニル）は1195ｎｍ，ＰＥ（ポリエチレン）は1212ｎｍ，ＰＰ（ポリプロピレン）は1195ｎｍ，ＰＳ（ポリスチレン）は1143ｎｍの近赤外光の吸光度によりＰＥＴボトル及びＰＶＣボトルを識別する工程と、ＰＥＴボトル及びＰＶＣボトルを振り分ける工程とからなる方法があった（例えば、特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−２４４１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前述の特許文献１の技術において、吸光度1212ｎｍのＰＥ（ポリエチレン）は分別できるが、ＰＰ（ポリプロピレン）の吸光度1195ｎｍやＰＣ（ポリカーボネート）の吸光度1180ｎｍは、ＰＶＣ（ポリ塩化ビニル）の吸光度1195ｎｍに近く、これらＰＣ、ＰＰ等、ＰＶＣと吸光度の近いものの分別が困難であり、これらをＰＶＣと誤って振り分けてしまうという問題があった。
【０００５】
また、プラスチックがシート状、フィルム状で薄い場合には、光が透過して裏面の影響を受けて、吸光度の測定が困難であるという問題があった。また、プラスチックが黒色、グレー色の場合には、反射率が低く、吸光度の測定が困難であるという問題があった。
【０００６】
そこで本発明は、ＰＶＣの吸光度と近い吸光度を有するプラスチックを確実にＰＶＣと分別でき、薄い形状や、黒色、グレー色のプラスチックであってもＰＶＣを選別できるプラスチックの分別装置及びプラスチックの分別方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために本発明に係るプラスチックの分別装置の第１の構成は、照明手段により照明されたプラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光する分光手段と、該分光手段で分光された光を撮像する第一の撮像手段と、該第一の撮像手段により撮像された画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記ＰＶＣ以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをＰＶＣとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第２の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を撮像する第二の撮像手段と、該第二の撮像手段により撮像された画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記ＰＶＣ以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをＰＶＣとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第３の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を撮像する第二の撮像手段と、該第二の撮像手段により撮像されたプラスチックの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでＰＶＣを選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第４の構成は、前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像された画像情報から、前記第一の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをＰＶＣとして選別する画像差分処理手段であることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第５の構成は、前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、該特徴吸収ピークが前記第一の特徴吸収帯域にあるプラスチックをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記第二の特徴吸収帯域に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、ＰＶＣを選別するピークサーチ処理手段であることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第６の構成は、前記画像情報処理手段は、前記第一の撮像手段又は前記第二の撮像手段により撮像されたプラスチックの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでＰＶＣを選別することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明に係るプラスチックの分別装置の第７の構成は、照明手段により照明されたプラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光の内、所定の波長の光だけを通すフィルターと、該フィルターを透過した光の画像情報を撮像する第三の撮像手段と、該第三の撮像手段により撮像された波長ごとの画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記ＰＶＣ以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域に光強度差がないものをＰＶＣとして選別する画像情報処理手段と、を有することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係るプラスチックの分別手段の第８の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、撮像された画像情報から、前記第一の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをＰＶＣとして選別することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明に係るプラスチックの分別手段の第９の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、該特徴吸収ピークが前記第一の特徴吸収帯域にあるプラスチックをＰＶＣ候補とし、該ＰＶＣ候補の内、前記第二の特徴吸収帯域に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、ＰＶＣを選別することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係るプラスチックの分別手段の第１０の構成は、プラスチックに反射した反射光または前記プラスチックを透過した透過光を分光し、分光した光を画像情報として撮像し、該画像情報の色、形状、又はこれらの組み合わせでＰＶＣを選別することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、プラスチックの分別装置及び分別手段の第１〜第５、第７〜第９の構成により、ＰＶＣの吸光度と近い吸光度を有するプラスチックを確実にＰＶＣと分別できる。また、プラスチックの分別装置及び分別手段の第３、第６、第１０の構成により、薄い形状や、黒色、グレー色のプラスチックであってもＰＶＣを選別できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
[第一実施形態]
本発明に係るプラスチックの分別装置及び分別手段の第一実施形態について、図を用いて説明する。図１は本実施形態に係るプラスチックの分別装置の構成図、図２はプラスチックの分別装置のブロック図、図３は撮像手段の説明図、図４は画像差分法の説明図、図５は画像情報処理手段の構成を示すブロック図、図６は画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図７は画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図８は画像差分法によるプラスチックの材質選別、図９は形状認識法によるプラスチックの材質選別のフローチャートである。
【００１９】
図１、図２に示すように、プラスチックの材質選別は、プラスチックの分別装置１、搬送コンベア２、ハロゲンランプ３（照明手段）によって行われる。すなわち、プラスチックＰ（Ｐ１〜Ｐ３）を含むゴミは、搬送コンベア２により図１の矢印Ｙ方向に搬送される。搬送コンベア２の搬送方向（矢印Ｙ方向）下流側には、ハロゲンランプ３が搬送方向と直交する搬送コンベア幅方向（矢印Ｘ方向）に搬送コンベア２を跨いで設けられている。そして、搬送コンベア２上に載置されて搬送される廃プラスチックＰを含むゴミに、ゴミの上面側に配置されたハロゲンランプ３がゴミの上面側から斜め下方に照射光を照射し、分別装置１が廃プラスチックＰに当たって反射した反射光を分析してゴミに含まれる廃プラスチックＰの材質（ＰＶＣ；ポリ塩化ビニル、ＰＥ；ポリエチレン、ＰＰ；ポリプロピレン、ＰＣ；ポリカーボネート等）を選別する。
【００２０】
分別装置１は、プリズム４（分光手段）、近赤外カメラ５（第一の撮像手段）、カラーカメラ７（第二の撮像手段）、パソコン６（画像情報処理手段）から構成されている。プリズム４、近赤外カメラ５は、廃プラスチックＰの上面側（ハロゲンランプ３と同じ側）に設けられている。
【００２１】
プリズム４は、ハロゲンランプ３により照明された廃プラスチックＰに反射した反射光を900ｎｍ〜1700ｎｍの近赤外線に分光する。近赤外カメラ５は、ＣＣＤカメラであり、プリズム４で分光された光を撮像する。カラーカメラ７は、廃プラスチックＰに反射した反射光をカラー撮像する。
【００２２】
尚、プラスチックの材質選別は、ハロゲンランプ３をゴミの下面側に設け、ゴミの下面側から鉛直上方に照射光を照射し、分別装置１が廃プラスチックＰを透過した透過光を分析してゴミに含まれる廃プラスチックＰの材質を選別することとしてもよい。この構成において、プリズム４は、ハロゲンランプ３により照明された廃プラスチックＰを透過した透過光を分光する。また、プリズム４、近赤外カメラ５、カラーカメラ７は、廃プラスチックＰの上面側（ハロゲンランプ３の反対側）に設けられる。
【００２３】
また、分光手段であるプリズム４に変えて、ハロゲンランプ３により照明された廃プラスチックＰに反射した反射光、または廃プラスチックＰを透過した透過光の内、所定の波長の光だけを通すフィルターを用いてもよい。
【００２４】
ここで、図３（ａ）に示すように、ハロゲンランプ３による照明、プリズム４による分光、近赤外カメラ５による撮像（１スキャン）は、搬送コンベア幅方向（矢印Ｘ方向）に行われる。そして、図３（ｂ）に示すように、搬送コンベア２上の搬送コンベア幅方向（矢印Ｘ方向）のＸ位置で、波長ごとの光強度分布が得られる。例えば、図３（ｃ）、図３（ｄ）に示すような撮像した物体のＡ点での波長ごとの光強度が得られる。
【００２５】
また、図４（ａ）、図４（ｂ）に示すように、ハロゲンランプ３による照明、プリズム４による分光、近赤外カメラ５による撮像は、１スキャン毎に、搬送コンベア幅方向（矢印Ｘ方向）に行われ、さらに、搬送コンベア２による搬送によって、かかるスキャンは、搬送コンベア２の搬送方向（矢印Ｙ方向）にも複数回、順次行われる。
【００２６】
従って、図４（ｃ）に示すように、搬送コンベア２上の搬送コンベア幅方向（矢印Ｘ方向）、搬送コンベア２の搬送方向（矢印Ｙ方向）の各位置（Ｘ位置、Ｙ位置）で、波長ごとの光強度分布が得られる。そして、図４（ｄ）に示すように、Ｘ位置、Ｙ位置での波長ごとの光強度分布から、光強度を濃淡で表し、Ｘ位置、Ｙ位置にプロットすることにより、ＸＹ平面で光を照射した廃プラスチックＰ（Ｐ１〜Ｐ３）の撮像画像Ｈ（Ｈ１〜Ｈ３）が波長ごとに得られる。
【００２７】
図５に示すように、パソコン６は、画像差分処理手段として機能し、画像入力ボード22、画像メモリ23、画像演算制御部24から構成されている。
【００２８】
近赤外カメラ５により撮像されたアナログ値からなる撮像画像Ｈ（画像情報；Ｘ、Ｙ位置毎の波長ごとの光強度分布）は、画像入力ボード22によりデジタル値に変換され、画像メモリ23に記憶される。画像演算制御部24は、画像メモリ23に記憶されたデジタル画像に対して所定の画像処理プログラムを実行して、そのデジタル画像を解析することにより廃プラスチックＰの材質を判定する。画像演算制御部24により判定された材質情報は、操作／表示パネル27により表示されるとともに、廃プラスチックＰの選別機構へ送信される。
【００２９】
本実施形態では、画像演算制御部24による画像処理プログラムとして、画像差分法と形状認識法を実行して、廃プラスチックＰの材質を判定する。
【００３０】
（画像差分法）
まず、画像差分法について説明する。図６に示すように、まず、近赤外カメラ５、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、近赤外領域の２次元画像データ（撮像画像Ｈ）を取得する（Ｓ１）。
【００３１】
（ＰＥ等選別）
取得した撮像画像Ｈのうち、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域Ｌ１（1180〜1190ｎｍ）から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をＨＰＶＣ１とし（Ｓ２）、同様に、取得した撮像画像Ｈのうち、第一の特徴吸収帯域Ｌ１の近傍、ここでは、第一の特徴吸収帯域Ｌ１以外、かつＰＥの特徴吸収帯域（1210〜1215ｎｍ）以外から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をＨＰＶＣ２とする（Ｓ３）。
【００３２】
そして、画像間演算、Ｇ１＝ＨＰＶＣ１−ＨＰＶＣ２を行い（Ｓ４）、演算後の画像Ｇ１を２値化処理し（Ｓ５）、２値化された画像（２値化で残った画像）にラベリングする（Ｓ６）。そして、ラベリング判定を行い（Ｓ７）、ラベリングされた場合には、ＰＶＣ候補と判断して、画像Ｇ１をＰＶＣ１として記録し（Ｓ８）、ラベリングされなかった場合には、ＰＥ等（ＰＶＣでない）と判断して、ＰＶＣ１データ保存場所に０を書き込む（Ｓ９）。
【００３３】
（ＰＰ選別）
続いて、図７に示すように、取得した撮像画像Ｈのうち、第一の特徴吸収帯域Ｌ１の近傍から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をＨＰＶＣ３とする（Ｓ１０）。
【００３４】
そして、画像間演算、Ｇ２＝ＨＰＶＣ１−ＨＰＶＣ３を行い（Ｓ１１）、演算後の画像Ｇ２を２値化処理し（Ｓ１２）、２値化された画像（２値化で残った画像）にラベリングする（Ｓ１３）。そして、ラベリング判定を行い（Ｓ１４）、ラベリングされた画像がない場合は、ＰＶＣでないと判断してＰＶＣ２データ保存場所に０を書き込む（Ｓ１５）。
【００３５】
一方、ラベリングされた画像がある場合であっても、ＰＶＣとＰＰの特徴吸収帯域が近いため、ＰＶＣ又はＰＰの可能性がある。そこで、図７に示すように、撮像画像Ｈのうち、ＰＰの２つ目の特徴吸収帯域Ｌ２（第二の特徴吸収帯域）の波長の画像を切り出して、その画像の名称をＨＰＰ１とし（Ｓ１６）、ＰＰの２つ目の特徴吸収帯域Ｌ２付近の波長の画像を切り出して、その画像の名称をＨＰＰ２とする（Ｓ１７）。
【００３６】
そして、画像間演算、Ｇ３＝ＨＰＰ１−ＨＰＰ２を行い（Ｓ１８）、演算後の画像Ｇ３を２値化処理し（Ｓ１９）、２値化された画像（２値化で残った画像）にラベリングする（Ｓ２０）。そして、ラベリング判定を行い（Ｓ２１）、ラベリングされなかった場合には、ＰＶＣ候補と判断して、画像Ｇ２をＰＶＣ２として記録し（Ｓ２２）、ラベリングされた場合にはＰＰと判断して、ＰＶＣ２データ保存場所に０を書き込む（Ｓ１５）。
【００３７】
（ＰＣ選別）
さらに、図８に示すように、取得した撮像画像Ｈのうち、第一の特徴吸収帯域Ｌ１の近傍から、ある値の波長の画像を切り出して、その画像の名称をＨＰＶＣ４とする（Ｓ２３）。
【００３８】
そして、画像間演算、Ｇ４＝ＨＰＶＣ１−ＨＰＶＣ４を行い（Ｓ２４）、演算後の画像Ｇ４を２値化処理し（Ｓ２５）、２値化された画像（２値化で残った画像）にラベリングする（Ｓ２６）。そして、ラベリング判定を行い（Ｓ２７）、ラベリングされた画像がない場合は、ＰＶＣでないと判断して、ＰＶＣ３データ保存場所に０を書き込む（Ｓ２８）。
【００３９】
一方、ラベリングされた画像がある場合には、ＰＶＣ又はＰＣの可能性がある。そこで、取得した撮像画像Ｈのうち、ＰＣの２つ目の特徴吸収帯域Ｌ３（第二の特徴吸収帯域）の波長の画像を切り出して、その画像の名称をＨＰＣ１とし（Ｓ２９）、ＰＣの２つ目の特徴吸収帯域Ｌ３付近の波長の画像を切り出して、その画像の名称をＨＰＣ２とする（Ｓ３０）。
【００４０】
そして、画像間演算、Ｇ５＝ＨＰＣ１−ＨＰＣ２を行い（Ｓ３１）、演算後の画像Ｇ５を２値化処理し（Ｓ３２）、２値化された画像（２値化で残った画像）にラベリングする（Ｓ３３）。そして、ラベリング判定を行い（Ｓ３４）、ラベリングされた場合にはＰＣと判断して、ＰＶＣ３データ保存場所に０を書き込み（Ｓ２８）、ラベリングされなかった場合には、ＰＶＣ候補と判断して、画像Ｇ４をＰＶＣ３として記録する（Ｓ３５）。
【００４１】
（ＰＶＣ選別）
最後に、保存しているＰＶＣ１〜３の保存場所から、ＰＶＣ１〜３のデータ（２値化された画像データ、又は空データ）の論理和（ＯＲ）を計算する（Ｓ３６）。これにより、ＰＶＣ１〜３の保存場所のいずれかにＰＶＣ１〜３（ラベリングされた２値化された画像データ）が存在する場合には、ラベリングされた２値化された画像データが残り、ＰＶＣ１〜３の保存場所のいずれかにＰＶＣ１〜３が存在しない場合には、ラベリングされた２値化された画像データは残らない。
【００４２】
そして、このＰＶＣ１〜３のデータの論理和をラベリング判定し（Ｓ３７）、ラベリングがない場合には、ＰＶＣではないと判断し、ラベリングがある場合には、そのラベリングされた２値化された画像データに対応する廃プラスチックＰの材質をＰＶＣと認定する（Ｓ３９）。
【００４３】
（形状認識法）
次に、形状認識法について説明する。図９に示すように、まず、カラーカメラ７、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、可視光領域の２次元画像データ（撮像画像Ｈ）を取得する（Ｓ５１）。そして、２次元画像データのうち、パイプ状の物体の形状抽出を行い（Ｓ５２）、同様に、２次元画像データのうち、円弧状の物体の形状抽出を行い（Ｓ５３）、抽出した物体にラベリングを施す（Ｓ５４）。
【００４４】
そして、ラベリングした物体について、ＰＶＣ色又は黒色かどうかの色判定を行う（Ｓ５５）。ここで、ＰＶＣ色又は黒色以外の場合には、その物体はＰＶＣ以外と判定し（Ｓ５６）、ＰＶＣ色又は黒色の場合には、その物体はＰＶＣと判定する（Ｓ５７）。
【００４５】
尚、本実施形態は、色、形状の組み合わせで、ＰＶＣを判定する方式をとっているが、本発明はこれに限定されるものではなく、色のみ、形状のみからＰＶＣを判定することとしてもよい。
【００４６】
また、本実施形態では、近赤外カメラ５とカラーカメラ７を併設し、画像差分法を近赤外カメラ５で、形状認識法をカラーカメラ７で行う構成としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、近赤外カメラ５のみを設け、近赤外カメラ５のみで画像差分法、形状認識法を行う構成としてもよい。
【００４７】
以上説明したように、近赤外カメラ５により撮像された画像情報から、ＰＶＣの特徴吸収帯域である第一の特徴吸収帯域Ｌ１に光強度差があるものをＰＶＣ候補とし、ＰＶＣ候補の内、ＰＶＣ以外のプラスチックの特徴吸収帯域である第二の特徴吸収帯域Ｌ２に光強度差がないものをＰＶＣとして選別する。本実施形態では、近赤外カメラ５により撮像された画像情報から、第一の特徴吸収帯域Ｌ１の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残ったものをＰＶＣ候補とし、ＰＶＣ候補の内、第二の特徴吸収帯域の内、異なる波長での画像の差分を演算して画像が残らないものをＰＶＣとして選別する。
【００４８】
これにより、ＰＶＣの吸光度と近い吸光度を有するプラスチック（ＰＰ、ＰＣ）を確実にＰＶＣと分別できる。
【００４９】
また、カラーカメラ７により撮像された廃プラスチックＰの画像情報から色、形状、又はこれらの組み合わせでＰＶＣを選別するにより、光が透過して裏面の影響を受けて、吸光度の測定が困難である薄い形状や、反射率が低く、吸光度の測定が困難である黒色、グレー色のプラスチックであってもＰＶＣを選別できる。
【００５０】
[第二実施形態]
次に本発明に係るプラスチックの分別装置及び分別手段の第二実施形態について図を用いて説明する。図１０はピークサーチ法によるプラスチックの材質選別のフローチャート、図１１はピークサーチ法によるプラスチックの材質選別の説明図である。上記第一実施形態と説明の重複する部分については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００５１】
本実施形態にかかるプラスチックの分別装置及び分別手段は、上記第一実施形態にかかるプラスチックの分別装置及び分別手段の画像差分法に変えて、ピークサーチ法を用いたものである。
【００５２】
本実施形態では、パソコン６は、ピークサーチ処理手段として機能し、画像演算制御部24による画像処理プログラムとして、ピークサーチ法と形状認識法を実行して、廃プラスチックＰの材質を判定する。
【００５３】
（ピークサーチ法）
ここで、ピークサーチ法について説明する。図１０、図１１（ａ）に示すように、まず、近赤外カメラ５、画像入力ボード22、画像メモリ23を用いて、近赤外領域の２次元画像データ（撮像画像Ｈ）を取得する（Ｓ６１）。そして、図１１（ｂ）に示すように、２次元画像データのうち、廃プラスチックＰに当たる画像にマスクをかけて処理範囲を限定する（Ｓ６２）。このマスクをかけた画像を、図１１（ｃ）に示すように、任意の面積に分割し（例えば、ターゲット画像の面積を１／３程度に分割）（Ｓ６３）、図１１（ｄ）に示すように、この分割された部分について、吸光度分布を求め、開始波長から終了波長までの区間で、所定の間隔（光強度１〜２、光強度２〜３・・・）でのＫ＝輝度値の差分／波長の差分を計算する（Ｓ６４）。そして、輝度値の差分／波長の差分Ｋがマイナスからプラスに転じた波長（特徴吸収ピーク；図１１においては光強度３〜４）を求める（Ｓ６５）。このＳ６４、Ｓ６５を分割した個数分繰り返す（Ｓ６６）。
【００５４】
続いて、求めた波長のうち、ＰＶＣの第一の特徴吸収帯域Ｌ１と一致する波長があるか否かを判断し（Ｓ６７）、ない場合には、ＰＶＣ以外と判定する（Ｓ６８）。一方、ＰＶＣの第一の特徴吸収帯域Ｌ１と一致する波長がある場合には、求めた波長のうち、ＰＰの２つ目の特徴吸収帯域Ｌ２（第二の特徴吸収帯域）と一致する波長があるか否かを判断し（Ｓ６９）、ある場合には、ＰＶＣ以外と判定する（Ｓ６８）。また、ＰＰの２つ目の特徴吸収帯域Ｌ２と一致する波長がない場合には、同様に、ＰＣの２つ目の特徴吸収帯域Ｌ３（第二の特徴吸収帯域）の波長と一致する波長があるか否かを判断し（Ｓ７０）、ある場合には、ＰＶＣ以外と判定する（Ｓ６８）。また、ＰＰの２つ目の特徴吸収帯域Ｌ２と一致する波長がない場合にはＰＶＣと認定する（Ｓ７１）。
【００５５】
尚、本実施形態では、近赤外カメラ５とカラーカメラ７を併設し、ピークサーチ法を近赤外カメラ５で、形状認識法をカラーカメラ７で行う構成としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、近赤外カメラ５のみを設け、近赤外カメラ５のみでピークサーチ法、形状認識法を行う構成としてもよい。
【００５６】
以上説明したように、本実施形態では、近赤外カメラ５により撮像された画像情報から特徴吸収ピークを抽出し、特徴吸収ピークが第一の特徴吸収帯域Ｌ１にあるプラスチックをＰＶＣ候補とし、ＰＶＣ候補の内、第二の特徴吸収帯域Ｌ２に特徴吸収ピークを有するものを他のプラスチックとして、ＰＶＣを選別する。これにより、ＰＶＣの吸光度と近い吸光度を有するプラスチック（ＰＰ、ＰＣ）を確実にＰＶＣと分別できる。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明の活用例として、様々な材質のプラスチックからＰＶＣを選別するプラスチックの分別装置及びプラスチックの分別方法にも適用出来る。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】第一実施形態に係るプラスチックの分別装置の構成図である。
【図２】プラスチックの分別装置のブロック図である。
【図３】撮像手段の説明図である。
【図４】画像差分法の説明図である。
【図５】画像情報処理手段の構成を示すブロック図である。
【図６】画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャートである。
【図７】画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャートである。
【図８】画像差分法によるプラスチックの材質選別のフローチャートである。
【図９】形状認識法によるプラスチックの材質選別のフローチャートである。
【図１０】第二実施形態に係るピークサーチ法によるプラスチックの材質選別のフローチャートである。
【図１１】第二実施形態に係るピークサーチ法によるプラスチックの材質選別の説明図である。
【符号の説明】
【００５９】
Ｈ    …撮像画像
Ｌ１  …第一の特徴吸収帯域
Ｌ２  …第二の特徴吸収帯域
Ｐ    …廃プラスチック
１    …分別装置
２    …搬送コンベア
３    …ハロゲンランプ
４    …プリズム
５    …近赤外カメラ
６    …パソコン
７    …カラーカメラ
22    …画像入力ボード
23    …画像メモリ
24    …画像演算制御部
27    …操作／表示パネル
【図１】
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【図２】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図３】
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【図４】
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